为得到含氯环境下普通硅酸盐混凝土中钢筋的开始腐蚀时间,首先应掌握的一个重要参数是临界氯离子浓度,此参数因受多种因素影响而数值分布较广。本文基于在脱钝过程中钢筋腐蚀电位集中体现了多因素的综合作用的观点,通过以下三部分工作对临界氯离子浓度进行了研究:首先,利用静电位法,在模拟溶液中测试了氯离子浓度与点蚀电位之间的关系,电位的变化范围取-350￣+100 mV(SCE);然后,将钢筋混凝土试块放置在三种典型环境中(干燥、湿润、浸润环境),分别测试了三种环境下钢筋腐蚀电位的分布范围;最后,基于钢筋脱钝的两个必要条件:足够小的混凝土电阻以及腐蚀电位超越点蚀电位,得到针对三种腐蚀环境的以占水泥用量比例表示的总氯离子浓度取值。
现阶段对氯离子浓度预测大多基于Fick定律以及在此基础上的一些改进模型,其明显的缺点就是模型的参数较多,应用不便。而人工神经网络不需要研究各个影响因素间的关系,常用于对模糊问题的研究。基于BP神经网络与径向基函数神经网络,给出了预测混凝土中氯离子浓度分布的分析模型,并结合试验对比了两种方法的有效性,结果表明径向基函数神经网络比BP神经网络具有较好的准确性与稳定性。最后提出通过建立庞大的神经网络数据库来预测不同环境作用下不同配合比的混凝土在任意时刻的氯离子浓度分布。
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